基于机器学习的变形模式控制耐撞性优化

摘要： 耐撞性优化是实现车辆更好被动安全保护性能的有效途径，但目前的优化都专注于数值型响应的提升，而忽略了变形模式这一类别型响应的控制。关键部件的变形模式关乎车辆传力路径设计是否有效，如果不理想的变形模式出现在优化解中，则无法保证优化结果的有效性。为此，本研究提出了基于机器学习的变形模式控制优化方法，以实现在提升耐撞性指标的同时保证优化解中的样本均以理想模式变形。结构变形以图片形式进行... （共12页）